Экономико–статистический анализ ввода в эксплуатацию жилого фонда в РФ за период 1995-2006 гг

  Между признаками Y и Х1 связь очень слабая, так как для успешного строительства важно не только количество занятых в нём рабочих, но и их квалификация, техническая оснащённость, материальная обеспеченность проекта и т.д.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Регрессионный анализ динамики ввода жилых фондов в эксплуатацию в 1995-2006 гг.

       Y – ( ввод жилых фондов в эксплуатацию)

     Х1 – (численность занятых в строительстве) и Х2(число действующих строительных организаций)

     Х2 –  (число действующих строительных организаций)

Парная регрессия характеризует  связь между двумя признаками – результативным и факторным. Аналитическую  связь между ними опишем уравнением прямой, имеющей вид:

Для нахождения параметров данного уравнения необходимо решить систему нормальных уравнений:

При помощи ППП «Excel» проведём регрессионный анализ.

Таблица 9.

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,446042
R-квадрат	0,198953
Нормированный R-квадрат	0,118848
Стандартная ошибка	5,880368
Наблюдения	12
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	85,88193	85,88193	2,483664	0,146112
Остаток	10	345,7872	34,57872
Итого	11	431,6692
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	68,54877	20,40143	3,359999	0,007242	23,09155	114,006	23,09155	114,006
Переменная X 1	-0,00026	0,000164	-1,57596	0,146112	-0,00062	0,000107	-0,00062	0,000107

 

При помощи дополнительных расчетов находим параметры уравнения  для каждого факторного признака Х:

 Это означает, что при увеличении  количества введённых в эксплуатацию жилых фондов на 1 млн. м. кв.., число действующих строительных фирм уменьшится на 0,018 тыс.

Множественный регрессионный  анализ провести невозможно, т. к. полученные при помощи ППП Microsoft Excel коэффициенты являются незначимыми. Т. е. |-1,57596|<2,228

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

В этой работе проведено  статистическое исследование ввода в эксплуатацию жилых фондов. Автор на практике применил полученные в процессе обучения навыки проведения статистического анализа.

Выбранные данные классифицированы и обработаны, после чего полученным результатам дана экономическая интерпретация.

По данным о вводе  жилья в эксплуатацию после расчета показателей динамики можно сказать следующее:

-ввод в эксплуатацию жилого фонда с 1995 по 1998 года падал, после незначительного увеличения в 1999 году, в 2000 году он снова понизился, а после этого с 2000 по 2006 года отмечен стабильный рост.

-наибольший базисный темп роста наблюдался в 2006 г., то есть, по сравнению с 1995 годом в 2006 году в РФ было введено в эксплуатацию 123,4%  аналогичного показателя 1995 года, или на 23,4% больше, чем в 1995 году. Также в 2006 году отмечен наибольший цепной темп прироста, то есть  прирост по отношению к предыдущему периоду, в данном случае, к 2005 году – 116,1% или на 16,1% больше.

-наиболее резкое снижение темпов базисного прироста (-0,26) или на 26% меньше, чем в базисном  периоде, зафиксировано в 2000 году, это объяснимо сложной экономической ситуацией  в стране на тот момент и общим спадом в экономике.

-наибольший абсолютный базисный  прирост +9,6 млн. м. кв. зафиксирован так же в 2006 году, так же,  как и наибольший цепной абсолютный прирост (+7 млн. м.кв.).

-в свою очередь, наименьший цепной абсолютный прирост (-10,7 млн. м. кв.) зафиксирован в 2000 году, а наименьший базисный  (-6,7 млн. м. кв.) – в 1996 г.

Падение нескольких показателей именно на рубеже 1999-2000 гг объяснимо последствиями экономического кризиса конца 1990-ых годов.

Среднегодовая 12 лет составила:

 

Рассчитаем среднегодовой  абсолютный прирост числа 1995-2006 гг.

 

Это означает, что за 1995-2006 гг. в среднем  ежегодно абсолютный прирост составлял 0,8 млн. м кв., по России.

Рассчитаем среднегодовой  темп роста:  101,4% 

В среднем за 1995-2005 гг. число введённых в эксплуатацию жилых фондов увеличивалось  каждый год в 1,014 раза по России.

Средний темп прироста по по России составил 1,4 %, т. е. за период 1995-2006 гг. в среднем ежегодно темп прироста ввода жилья в эксплуатацию  достигал  1,4%.

Была проведена экстраполяция  основного показателя.

Т. к. парабола наиболее точно отражает характер ввода жилья в эксплуатацию, то именно по этому уравнению был сделан прогноз.

Так как изучаемый период составляет 12 лет, прогноз был сделан на 2 периода – 2007 и 2008 гг.

По полученным данным был сделан вывод, что ввод в эксплуатацию жилья составит: в 2007 г. – 56,4 млн. м кв., в 2008 г. – 63,77 млн. м кв.

По проведении корреляционного анализа можно сделать вывод, что между признаками Y ( ввод жилых фондов в эксплуатацию) и Х2 (число действующих строительных организаций) имеется средняя обратная связь. Т. е. с увеличением ввода жилья в эксплуатацию количество действующих строительных организаций уменьшается. Это объяснимо тем, что чем больше жилья строится, тем большие инвестиции для этого необходимы, и на рынке строительства свои места занимают более крупные компании, путём вытеснения или поглощения более мелких конкурентов.

Прямая средняя связь  существует между  признаками Х1(численность занятых в строительстве) и Х2(число действующих строительных организаций). Связь более тесная,  нежели в первом случае. Данная связь легко объяснима: чем больше работников занято в этом секторе экономики, тем проще там новообразованной организации набрать рабочий персонал и начать функционировать.

  Между признаками Y и Х1 связь очень слабая, так как для успешного строительства важно не только количество занятых в нём рабочих, но и их квалификация, техническая оснащённость, материальная обеспеченность проекта и т.д.

При помощи дополнительных расчетов находим параметры уравнения  для каждого факторного признака Х:

 Это означает, что при увеличении  количества введённых в эксплуатацию  жилых фондов на 1 млн. м. кв.., число действующих строительных  фирм  уменьшится на 0,018 тыс.

Множественный регрессионный  анализ провести невозможно, т. к. полученные при помощи ППП Microsoft Excel коэффициенты являются незначимыми. Т. е. |-1,57596|<2,228

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список л-ры

 

1. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. –М., Финансы и статистика, 2001.

2. Башкатов  Б.И.. Социально-экономическая статистика. –М., ЮНИТИ, 2002.

3. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. – М., ЮНИТИ, 2003.

4. Кремер Н.Ш. Теория вероятности  и математическая статистика. –М., ЮНИТИ, 2006.

5. Российский статистический ежегодник  1995г

6. Российский статистический ежегодник 2007г

7. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. –М., Мир, 1980.

8. Фёрстер Э., Рёнц Б., Методы корреляционного  и регрессионного анализа. - М., Финансы  и статистика, 1983.

9. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А., Шувалова  Е.Б. Теория статистики.- М., Финансы и статистика, 2006.

10. http://finance.rol.ru